Data Fabric: Ein vollständiger Leitfaden | Architektur, Vorteile und Implementierung
Was ist eine Data Fabric?
Data Fabric ist eine Architektur, die verschiedene Datensysteme und Tools integriert. Sie bietet einheitlichen Zugriff auf an verschiedenen Standorten gespeicherte Daten, um sie zu organisieren, verwalten und steuern, ohne es in eine zentrale Datenbank zu verschieben oder Data Warehouse oder sein Format ändern.
Data Fabric ist auf Metadaten angewiesen, um die Struktur der Daten zu „verstehen“, Abstammungund Bedeutung aus verschiedenen Quellen. Diese Informationen ermöglichen fundierte Entscheidungsfindung und optimierte Datennutzung. Es deckt verschiedene Anwendungen ab, darunter Kundeneinblicke, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Cloud-Übergänge, Datenfreigabe und -analyse.
Die Bedeutung von Data Fabric
Data Fabric entstand als Reaktion auf die wachsenden Herausforderungen der Datenverwaltung in modernen Unternehmen.
In den letzten Jahrzehnten haben Unternehmen ein exponentielles Wachstum des Datenvolumens erlebt. Diese Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen, darunter traditionelle Datenbanken, Kundeninteraktionen, soziale Medien und Geräte aus dem Internet der Dinge (IoT). Mit der Vervielfachung der Datenquellen wurden sie häufig in bestimmten Abteilungen oder Anwendungen isoliert.
Auch die Datengravitation – Daten werden mit zunehmender Größe immer schwieriger und teurer zu verschieben – stellte ein erhebliches Hindernis für die Nutzung von Daten für Analysen dar. Die fragmentierte Datenlandschaft erschwerte die Erlangung einer einheitlichen Sicht auf die Informationsressourcen des Unternehmens.
Diese Faktoren erfordern eine Lösung, die die Lücken zwischen unterschiedlichen Datenquellen schließt, den Zugriff vereinfacht und eine konsistente Verwaltung gewährleistet. Data Fabric hat sich als Architekturrahmen herausgestellt, der diese Herausforderungen bewältigt.
Es hilft Unternehmen, Daten effektiv zu nutzen, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind – in der Cloud, über mehrere Clouds hinweg, in einer Hybridumgebung, vor Ort oder am Rand. Es erleichtert den Datenaustausch und das Sammeln von Erkenntnissen, indem es einen vollständigen 360-Grad-Überblick über die verfügbaren Daten bietet.
Der Schlüssel zum Data Fabric sind Metadaten, die zusammen mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) tiefe Data Governance, und Wissensmanagement ermöglichen eine effiziente Datenhandhabung für bessere Geschäftsergebnisse.
Die Vorteile der Nutzung von Data Fabric
Data Fabric bietet Unternehmen viele Vorteile durch die Optimierung der Selfservice-Datenexploration und -analyse. Es fördert Geschwindigkeit und Effizienz, was zu niedrigeren Kosten und mehr Produktion führt.
- Lösung des Problems Datensilos indem wir genaue und vollständige Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen bereitstellen, unabhängig vom Standort.
- Durch die einfache Zugänglichkeit von Daten lässt sich schneller ein geschäftlicher Mehrwert erzielen.
- Sicherstellen, dass die Daten vertrauenswürdig, sicher und gut verwaltet sind, durch automatische Governance- und Wissensprozesse.
- Data Fabric ermöglicht es Benutzern, Daten einfach zu finden, zu verstehen und zu nutzen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die verschiedene Datenverarbeitungstechniken und -tools integriert, wie z. B. Batch- oder Echtzeitverarbeitung. ETL/ELT usw.
Data Fabric-Architektur
Die Data Fabric-Architektur basiert auf Metadaten und Echtzeit-Ereignisse sowie die Betonung auf einfachem Zugriff auf sichere und gut verwaltete Daten ermöglichen die automatische Integration und Verwaltung verteilter Daten.
Der Aufbau einer solchen Architektur geht über das bloße Einrichten einer einfachen App oder den Einsatz bestimmter Technologien hinaus. Er erfordert Teamarbeit, Ausrichtung an Geschäftszielen und strategische Planung.
Data Fabric verwaltet Metadaten effektiv und ermöglicht Skalierbarkeit und Automatisierung. Dadurch kann die Architektur wachsende Geschäftsanforderungen erfüllen und in Zukunft neue Tools und Technologien integrieren. Diese Architektur kann in mehrere Schichten zusammengefasst werden, die verschiedene Komponenten umfassen.
1. Kernschicht
- Diese Schicht etabliert ein Metadatenmanagementsystem, im Wesentlichen eine detaillierte Katalog aller Datenbestände. Der Katalog enthält Informationen über Herkunft, Format, Bedeutung und Nutzungsrichtlinien der Daten.
- Die Fabric setzt eine Reihe von Datenverwaltungsrichtlinien durch. Diese Richtlinien gewährleisten Datenqualität, Konsistenz und Sicherheit im gesamten Ökosystem. Sie definieren, wer auf bestimmte Daten zugreifen kann, wie diese verwendet werden können, und legen Prozesse für die Datenherkunft fest (Verfolgung der Datenreise).
2. Integrationsschicht
- Mithilfe der Integrationsschicht ermöglicht Data Fabric den Benutzern den nahtlosen Zugriff auf Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen und deren Nutzung. Dazu gehören Datenseen, Datenbanken, Cloud-Speicherplattformen, Social-Media-Feeds und sogar Sensordaten aus dem Internet der Dinge (IoT).
- Diese Schicht verwendet Datentransformationstools, um die aufgenommenen Daten zu bereinigen, zu standardisieren und anzureichern. Dabei werden Inkonsistenzen beseitigt, Formate konvertiert (z. B. von CSV in ein Datenbankformat) oder bestimmte Merkmale aus den Daten extrahiert.
- Es bietet eine Reihe von APIs (Application Programming Interface), sodass Anwendungen und Benutzer über eine konsistente Schnittstelle auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und mit diesen interagieren können.
3. Lieferschicht
- Die Data Fabric-Architektur verfügt über einen zentralen Datenkatalog, der als durchsuchbares Repository aller verfügbaren Datenbestände fungiert. Er bietet detaillierte Beschreibungen und Zugriffskontrollen und erleichtert das Auffinden der von den Benutzern benötigten Daten.
- Data Fabric erzwingt sichere Kontrollmechanismen für den Datenzugriff. Es bestimmt, wer auf bestimmte Datensätze zugreifen kann und wie diese verwendet werden können. So werden Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet.
- Schließlich liefert es die aufbereiteten Daten im erforderlichen Format an verschiedene Anwendungen und Benutzer. Dabei kann es sich um Datenvisualisierungstools, Algorithmen für maschinelles Lernen oder Business-Intelligence-Dashboards handeln.
4. Verwaltungs- und Überwachungsebene
- Data Fabric erleichtert die Qualitätsüberwachung während des gesamten Lebenszyklus durch die Integration mit Datenqualitätstools. Diese Überwachung umfasst das Identifizieren und Beheben von Fehlern, Inkonsistenzen oder fehlenden Werten.
- Die Architektur nutzt Leistungsüberwachungstools innerhalb des Datenökosystems, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu verfolgen, Engpässe zu identifizieren und einen reibungslosen Datenfluss im gesamten System sicherzustellen.
- Es priorisiert Datensicherheit durch die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Prüfpfaden.
Data Mesh vs. Data Fabric vs. Data Lake: Was ist der Unterschied?
Data Mesh, Data Fabric und Data Lake sind drei gängige Ansätze zur Verwaltung großer Datenmengen, die über verschiedene Quellen verteilt sind. Sie alle haben unterschiedliche Rollen und Funktionen im Datenmanagement.
Datenseen | Datennetz | Datenstruktur | |
Definition | Es fungiert als zentrales Repository, in das Organisationen Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Social-Media-Feeds und Sensorwerten übertragen können. | Es handelt sich um ein Netzwerk eigennütziger Datenquellen. Jeder Bereich innerhalb einer Organisation (z. B. Marketing, Finanzen) besitzt und verwaltet seine Daten als Produkt. | Es fungiert als Schicht, die den Datenzugriff und die Datenverwaltung über verschiedene Quellen hinweg vereinfacht, unabhängig von Standort oder Format. |
Funktion | Eine zentrale und kostengünstige Speicherlösung für große Datenmengen. | Sie sind für die Sicherstellung der Datenqualität sowie für die Bereinigung und Umwandlung der Daten für die Verwendung in ihrem jeweiligen Bereich und möglicherweise auch in anderen Bereichen verantwortlich. | Es bietet eine einheitliche Ansicht der Daten und ermöglicht es Benutzern, Informationen aus verschiedenen Quellen über eine einzige Schnittstelle zu finden und zu nutzen. |
Setzen Sie mit Achtsamkeit | Sie bieten Flexibilität für die Speicherung beliebiger Daten, auch wenn diese unstrukturiert oder nicht sofort nutzbar sind. | Data Mesh legt den Schwerpunkt auf klare Dateneigentumsverhältnisse und ermöglicht Domänenteams, ihre Daten als wertvolles Gut zu verwalten. | Data Fabric konzentriert sich auf Integration und Governance, indem es Richtlinien durchsetzt und Datenqualität, -sicherheit und -zugänglichkeit gewährleistet. |
Dateneigentum | Die Eigentumsverhältnisse bei den Daten in einem See können unklar sein. | Jede Domäne (Abteilung) besitzt ihre eigenen Daten und ist für deren Qualität, Genauigkeit und Transformation verantwortlich.
|
Die Daten sind nicht das Eigentum des Datengefüges selbst, sondern es stellt die Plattform für Zugriff und Verwaltung bereit. Das Eigentum verbleibt bei der Quelle. |
Datenzugriff | Um bestimmte Daten in einem See zu finden, ist technisches Fachwissen für die Navigation und den Zugriff auf die Daten erforderlich. | Um eine gezielte Nutzung zu gewährleisten, ist der Datenzugriff typischerweise auf die Domäne beschränkt, der die Daten gehören. | Data Fabric bietet eine einheitliche Ansicht und einfachen Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen über eine zentrale Plattform. Benutzer können Daten unabhängig von ihrem ursprünglichen Speicherort finden und verwenden. |
Anwendungsfälle für Data Fabric
1. Datenintegration
Data Fabric hilft beim Abbau Datensilos, insbesondere im Finanzsektor, wo es Daten aus verschiedenen Finanzsystemen zusammenführen kann. Es ermöglicht Dateningenieuren, überzeugende Datenpipelines zu erstellen und so den Datenzugriff zu verbessern. Dadurch können Finanzorganisationen ein vollständiges Bild ihrer Finanz- und Unternehmensdaten erhalten, was zu fundierteren Entscheidungen führt.
2. Echtzeit-Datenanalyse
Data Fabric unterstützt Organisationen dabei, Daten nahezu in Echtzeit abzurufen, zu integrieren und zu analysieren. Im Gesundheitswesen ermöglicht es die Analyse von Patientendaten, um Pflege, Behandlungen und Ergebnisse zu verbessern.
3. Datenermittlung
Die Datenermittlung ist ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftsanalyse, da sie dabei hilft, den Zugriff auf die richtigen Daten zu kontrollieren. Sie zeigt verfügbare Daten an, wie der „Lade“-Schritt in herkömmlichen ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden). Die Stärke des Data Fabric-Frameworks liegt in seiner Datenverwaltungsebene. Diese Ebene deckt alle anderen Ebenen ab, darunter Sicherheit, Datenverwaltung und Stammdatenverwaltung (MDM), und sorgt für eine effiziente und sichere Datenverarbeitung.
4. Datenverwaltung
Mit der Data Fabric-Architektur können Unternehmen starke Data Governance Richtlinien vorhanden. Dies hilft ihnen, ihre Daten zu kontrollieren besser, sicherstellen es ist genau, konsistent und sicher.
Beispielsweise können staatliche Stellen von Data Fabric profitieren und dazu beitragen, sensible Informationen wie persönliche Daten zu schützen. Die Verbesserung der Datengenauigkeit und -konsistenz durch Data Fabric kann die Qualität der Daten steigern, was zu zuverlässigeren Datenanalysen führt.
So implementieren Sie Data Fabric
Data Fabric bietet einen transformativen Ansatz für das Datenmanagement, eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch sorgfältige Planung und Durchführung.
1. Datenlandschaft
- Führen Sie eine umfassende Bestandsaufnahme aller internen und externen Datenquellen durch.
- Bewerten Sie den aktuellen Status der Daten und verstehen Sie, wie unterschiedliche Benutzergruppen innerhalb der Organisation auf Daten zugreifen und diese verwenden. Dieses Verständnis hilft dabei, die Datenstruktur an ihre spezifischen Anforderungen und Arbeitsabläufe anzupassen.
2. Data Fabric-Strategie
- Definieren Sie klar die Ziele, die mit der Data Fabric-Implementierung erreicht werden sollen. Geht es darum, den Datenzugriff zu verbessern, die Datensicherheit zu erhöhen oder Data-Governance-Prozesse zu optimieren?
- Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Data Fabric-Architektur die Größe Ihres Unternehmens, das Datenvolumen, das Budget und das technische Know-how.
3. Data Fabric-Plattform
- Wählen Sie die geeigneten Data Fabric-Tools und -Technologien aus, die zur gewählten Architektur und Strategie passen.
- Integrieren Sie Datenqualität und Governance-Praktiken während des gesamten Implementierungsprozesses. Die Datenqualität gewährleistet von Anfang an die Genauigkeit, Konsistenz und Sicherheit des Datengewebes.
4. Verwalten Sie Ihre Daten
- Verbinden Sie verschiedene Datenquellen zu einer einheitlichen Plattform.
- Implementieren Sie Datentransformationstools und erstellen Sie einen zentralen Datenkatalog zur Dokumentation und Organisation von Datenbeständen.
5. Verwalten Sie das Datengewebe
- Um vertrauliche Daten zu schützen, priorisieren Sie die Datensicherheit durch den Einsatz von Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen (rollenbasierte Zugriffskontrolle oder RBAC) und Prüfpfaden.
- Legen Sie klare Richtlinien zur Datenverwaltung fest, die die Eigentums-, Zugriffskontroll- und Nutzungsrichtlinien Ihres Datengewebes festlegen.
6. Benutzerschulung
- Entwerfen Sie Schulungsprogramme, um Benutzern den Zugriff auf und die Nutzung von Daten innerhalb der Data Fabric-Plattform beizubringen.
- Helfen Sie den Teams, die Bedeutung von Datenqualität, verantwortungsvoller Umgang mit Daten und bewährte Verfahren zur Datensicherheit.
Mit Data Fabric verbundene Risiken
Data Fabric bietet zwar zahlreiche Vorteile für die Datenverwaltung, bringt jedoch auch neue Sicherheitsaspekte mit sich.
Daten in Bewegung
Während der Datenbewegung innerhalb der Datenstruktur besteht die Gefahr, dass vertrauliche Informationen von unbefugten Parteien abgefangen werden.
Um die Daten während dieses Lebenszyklus zu sichern, können Organisationen:
- Durch die Verschlüsselung ruhender (gespeicherter) und übertragener Daten (beim Verschieben) wird ihre Vertraulichkeit auch bei Abfangen gewährleistet.
- Nutzen Sie sichere Kommunikationsprotokolle wie HTTPS, um während der Datenübertragung verschlüsselte Verbindungen herzustellen.
Herausforderungen bei der Zugriffskontrolle
Wenn die Datenstruktur nicht effektiv verwaltet wird, kann ein einzelner Ausfallpunkt entstehen, an dem eine Sicherheitsverletzung zu unbefugtem Zugriff auf große Datenmengen führen kann.
- Gewähren Sie Benutzern nur die Mindestzugriffsebene, die sie zum Ausführen ihrer Aufgaben benötigen.
- Definieren Sie Benutzerrollen mit bestimmten Berechtigungen und beschränken Sie den Zugriff auf vertrauliche Daten je nach Berufsfunktion.
Sich entwickelnde Cyber-Bedrohungen
Data-Fabric-Systeme müssen sich an diese sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen anpassen und auf sie reagieren.
- Führen Sie regelmäßige Tests und Bewertungen durch, um potenzielle Sicherheitslücken zu identifizieren und zu beheben.
- Implementieren Sie ein SIEM-System (Security Incident and Event Management), um Sicherheitsereignisse zu überwachen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und auf potenzielle Verstöße reagieren zu können.
Besseres Datenmanagement mit Astera
Data Fabric ist eine Datenverwaltungsarchitektur für Flexibilität, Skalierbarkeit und Automatisierung. Es handelt sich um eine einheitliche Plattform für den Zugriff auf, die Integration und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen. Obwohl es einen leistungsstarken Ansatz bietet, hängt sein Erfolg von einer effizienten Datenintegration und -transformation ab.
Astera bietet vorgefertigte Konnektoren, Datenqualitätsmanagement, Datenverwaltung und Workflow-Automatisierung, um die Datenaufbereitung zu vereinfachen und qualitativ hochwertige Datenflüsse innerhalb Ihrer Datenstruktur sicherzustellen. Es verbindet nahtlos mehrere Datenquellen, unabhängig von Format oder Standort, sodass Sie Datensilos entfernen und eine vollständige Sicht auf Ihre Daten erhalten.
Unter Verwendung von Metadaten, Astera bietet Automatisierung für alle Ihre Datenmanagement Bedürfnisse, einschließlich Integration, Datenaufbereitung, Datenqualität, Governance und Stammdatenverwaltung. Erfahrung Astera Datenstapel mit einem 14-Tage kostenlose Testversion or Demo anfordern mehr Informationen.
Beginnen Sie mit Astera Datenstapel für einheitlichen Datenzugriff
Beginnen Sie Ihre Reise mit Astera Data Stack 14-tägige kostenlose Testversion. Integrieren Sie Ihre Daten nahtlos, verwalten Sie ihre Qualität und verwalten Sie sie, um bessere Einblicke in Ihr Unternehmen zu erhalten.
Starten Sie eine kostenlose Testversion